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Big Data e modelos preditivos

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Antes do tema proposto ser apropriadamente abordado, convém esclarecer um ponto importante, que é o significado dos dados. Os dados, que podem ser números, imagens ou textos, representam algo da realidade. Por exemplo, suponha uma transação econômica qualquer, como a compra de um smartphone. Essa transação agrega um conjunto muito amplo de informações, incluindo o preço, o tipo de bem, o local onde a transação foi realizada, a data etc. Notem que isso são dados sobre um acontecimento real. Depois o comprador poderia colocar uma mensagem nas redes sociais exibindo seu nível de satisfação com o seu novo smartphone. Essa mensagem revela sentimentos sobre o bem, sobre suas funcionalidades e sobre a marca.

Nesse contexto, os dados representam comportamentos, ações, opiniões e valores que as pessoas têm. E tudo isso apresenta determinados padrões de recorrência que mantém uma determinada trajetória ao longo do tempo. Dessa forma, conhecer tal trajetória possibilita também antecipar o que poderá ocorrer no futuro. E é justamente nisso que está embasada a análise preditiva: conhecer a trajetória atual de tal forma que seja possível antever o que acontecerá.

As áreas de aplicações são inúmeras, e como um mero exemplo é possível citar a importância de modelos preditivos para coibir atividades criminosas. Há inúmeros casos que evidenciam como as taxas de criminalidade foram diminuídas por meio de modelos preditivos construídos com o Big Data. Tais modelos agregam dados oficiais, aqueles provenientes da notificação do crime às autoridades, e não oficiais, que são os compartilhamentos de informações entre vizinhos, por exemplo. Tudo isso permite construir modelos que moldem a trajetória de ação dos criminosos, podendo então atuar para conter tal ação.

Dessa forma, as técnicas preditivas se complementam com outras técnicas que possibilitem tomar decisões mais assertivas, mais rápidas e também possibilitem economizar recursos financeiros, materiais e humanos.

Escrito por

Rodolfo Coelho Prates é Doutor em Economia pela Universidade de São Paulo. É professor visitante do Middlebury College - EUA, especialista em Big Data pela Universidade da Califórnia (San Diego) e atua na área de modelos matemáticos e estatísticos.

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